SAN MARCOS, Texas — lo sviluppo di innovativi algoritmi per l’analisi di immagini e di testi è il focus di un accordo di ricerca siglato tra la Texas State University e Instant Media Analyzer, Inc., di base ad Austin, che è controllata da Maxfone, società veronese di big data analysis.
Il progetto, che si svilupperà nel corso del 2019, ha l’obiettivo di migliorare profondità ed efficienza dell’analisi dei big data per una migliore conoscenza del comportamento e dei bisogni delle persone e delle tendenze nelle popolazioni web.
La trasformazione del dato grezzo e disordinato in conoscenza immediatamente fruibile è la mission di Maxfone: insight strategici vengono presentati in modo da consentire a istituzioni o società l’acquisizione di conoscenze su target, l’identificazione di trends nell’opinione pubblica o nei mercati ed agire di conseguenza, il tutto in tempo reale.
Il progetto di ricerca, che costituisce la base per ulteriori possibili cooperazioni, si inserisce in un contesto di sviluppo estremamente interessante e la firma dell’accordo conferma l’apprezzamento mostrato dalla Texas State University nei confronti delle competenze e delle tecnologie di Instant Media Analyzer.
La Texas State, che dal 2012 è classificata ufficialmente come Emerging Research University dal Texas Higher Education Coordinating Board, ha un forte orientamento all’innovazione, valorizza l’eccellenza accademica come uno dei suoi tratti distintivi e pone un’attenzione forte e continuativa sulla ricerca, spesso lavorando a stretto contatto con istituzioni pubbliche e private in numerosi settori. L’Università offre importanti opportunità di ricerca sia agli studenti, che sono oltre 38.000, che al corpo docenti, composto da oltre 1.300 professori.
Ricerca e sviluppo sono parte del DNA di Maxfone. Il modello proprietario della società ha ricevuto il primo brevetto italiano di big data analysis ed è riconosciuto per la profondità di analisi uniche a più livelli. Maxfone è da sempre impegnata in collaborazioni su progetti di ricerca con istituti universitari che nel corso degli anni hanno portato ad eccellenti risultati, contribuendo ad incrementare le capacità del modello stesso.
Il progetto vedrà coinvolti i prof. Metsis e Tamir e la prof.ssa Tesic, membri del Dipartimento di Computer Science della Texas State, ed un team di studenti. I docenti apportano collettivamente un importante background di competenze scientifiche, sia in campo accademico che aziendale, acquisito negli Stati Uniti ed all’estero. Le loro aree di specializzazione includono, tra le altre, machine e deep learning, data mining, computer vision, image analytics, data analytics, data compression e human-computer interaction.
Il progetto di ricerca si prefigge come obiettivo quello di implementare due algoritmi interpretativi ad apprendimento per l’analisi in near-real-time di immagini e di testi che saranno integrati nel modello Maxfone consentendone una maggiore profondità nella capacità di comprensione automatica dell’esperienza e del comportamento del pubblico. Tecniche di deep learning saranno sfruttate nell’implementazione degli algoritmi.
Il primo algoritmo ha come obiettivo il riconoscimento dei contenuti delle immagini (ad esempio identificare tutte le immagini contenenti un albero oppure tutte le immagini scattate in un interno) per consentirne la ripartizione e categorizzazione in classi distinte sulla base del contenuto riconosciuto.
Il secondo algoritmo riguarderà invece la cosiddetta sentiment analysis: analizzando un testo (ad esempio un tweet) sarà in grado di attribuirgli un sentiment (positivo, negativo o neutro).
Il modello Maxfone, elaborando statisticamente la tendenza che ne risulta, potrà quindi individuare i comportamenti emergenti sul web consentendo anche analisi predittive.
I dati utilizzati per addestrare i due algoritmi saranno forniti dalla piattaforma SocialMeter Analysis di Maxfone, che permette di raccogliere, indicizzare e conservare grandi quantità di dati di pubblico dominio ottenuti da fonti web qualificate, mentre la verifica dell’accuratezza dei due algoritmi verrà effettuata anche utilizzando data sets di riferimento già disponibili.
Una delle caratteristiche chiave dell’implementazione software dei due algoritmi sarà la sua flessibilità: i moduli interpretativi saranno indipendenti dai moduli di apprendimento, dotati di capacità di machine learning. Questo consentirà il successivo addestramento al riconoscimento di categorie non definite a priori (ad esempio individuare aerei, imbarcazioni o marchi di nuova introduzione sul mercato, o ancora analizzare testi scritti in altre lingue), modificando dinamicamente le capacità degli algoritmi.
Il progetto di ricerca congiunto, il cui accordo prevede contributi finanziari da parte di Maxfone e coinvolgimento di professori e studenti da parte della Texas State University, è parte integrante di un ampio piano di investimenti, a servizio del quale Maxfone sta per lanciare un primo round di aumento di capitale per €1,5 milioni, con l’ausilio della società di advisory M&A Partners; la capitalizzazione sarà destinata a supportare, oltre R&D, anche investimenti commerciali e strutturali-organizzativi.
Maxfone è una PMI Innovativa dedita allo sviluppo di soluzioni di big data analysis tramite il rilevamento, l’ordinamento e l’analisi di dati da tutto il web volte ad acquisire conoscenze specifiche sulle dinamiche, le tecnologie e i trend emergenti nei mercati. Opera con un modello scalabile, rivolgendosi a una clientela di medio ed alto profilo, e perseguendo l’innovazione continua.